【摘 要】
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基于音乐数据集GTZAN,对决策树、逻辑回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络以及基于Keras框架的全连接神经网络进行实验比对.首先将音频数据转换为谱图,然后从谱图中利用P
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基于音乐数据集GTZAN,对决策树、逻辑回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络以及基于Keras框架的全连接神经网络进行实验比对.首先将音频数据转换为谱图,然后从谱图中利用Python工具包Librosa提取音频特征,把这些特征数据作为输入数据提交给各分类模型,进而对输出结果进行比较分析.实验结果表明,在音乐特征数据上,采用10折交叉验证法的分类准确率从高到低依次是BP神经网络、支持向量机、逻辑回归、随机森林、决策树,基于Keras框架的神经网络的训练效果次于支持向量机.
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